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Enregistrement W765128836

Tailoring Cellulose Nanocrystal, Polymer and Surfactant Interactions for Gels, Emulsions, and Foams

2015· dissertation· en· W765128836 sur OpenAlexfundno aff
Zhen Hu

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésNanocrystalPulmonary surfactantPolymerMaterials scienceCellulosePolymer scienceChemical engineeringNanotechnologyPolymer chemistryComposite materialEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis describes the investigation of the properties of cellulose nanocrystals (CNCs) in water and at interfaces in the presence of different water-soluble polymers and surfactants. The potential of producing hydrogels, emulsions, and foams using both CNCs and surfactants and polymers is extensively explored herein. Interactions between CNCs and polymers were studied by measuring adsorption of polymers on CNC-coated surface in quartz crystal microbalance with dissipation monitoring (QCM-D) and surface plasmon resonance (SPR) instruments. Hydroxyethyl cellulose, hydroxypropyl guar, and locust bean gum adsorbed onto CNC-coated surfaces, whereas dextran did not adsorb. Gelation of CNC dilute dispersions was found for the samples added with adsorbing polymers, whereas the introduction of non-adsorbing polymers showed no such change of rheological behaviors of CNC dilute dispersions. The further addition of negative surfactant SDS or non-ionic surfactant Triton X-100 disrupted the gels whereas cationic surfactant CTAB did not. These behaviors illustrate the complexities associated with including CNC dispersions in formulated water-based products where polymers and surfactants are commonly used as well. The adsorption of cationic surfactants on CNC particle surfaces and the associated change of CNC hydrophobicity were investigated. Surfactant-modified CNCs were then employed as emulsifying agents to determine the effects of stabilizing oil-water interface with CNCs after surfactant addition. Emulsion stability was substantially enhanced with the introduction of surfactants. Based on the chemistry of cationic surfactants, and the extent CNC surface hydrophobicity increases after surfactant binding, either oil-in-water or water-in-oil emulsions were successfully produced. This in situ surfactant adsorption method thus offers a simple way of modifying surface hydrophobicity of CNCs and allows fine tuning of CNC-based emulsion properties. Adsorbing polymers were used together with CNCs to prepare stable emulsions. The introduction of polymers facilitated the production of emulsion droplets with enhanced stability and smaller diameters. Both polymer-coated CNCs and the extra polymers partitioned at the interface and worked as the emulsifiers in a synergistic manner, leading to a reduction in CNC coverage on the emulsion droplet surfaces. Furthermore, reversible thermogelation of the emulsion was obtained when thermosensitive polymers were added. No noticeable emulsion coalescence occurred after multiple cycles of heating and cooling treatments of the emulsion gels. Freeze-drying and air-drying of these emulsion gels produced oil powders containing oil content as high as 94 wt. %. Finally, highly stable wet foams were successfully produced using CNCs and the water-soluble polymer, methyl cellulose. The effect of CNC and methyl cellulose concentration on the stability of air-water interfaces was elucidated. Both foamability and foam stability were greatly improved by adding CNCs to methyl cellulose solutions. The CNC particles helped to retain fluid in the films and plateau borders between bubbles, increasing bulk viscosity, and impeding water drainage. We also demonstrated that adding various monomers to CNCs- methyl cellulose wet foams did not lead to noticeable foam breaking. The successful production of macroporous structures with tailored chemistry and properties was achieved by subsequent polymerization of the monomers added to the foam.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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